# @Time    : 2022/9/30 14:25
# @Author  : 南黎
# @FileName: 1.a 读取数据并进行归一化.py

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
orgin_data=pd.read_csv("data1.csv").values
data=orgin_data[:,0:2]#准备进行模型训练时不需要已知的分类结果，只需要特征1和特征2
print(data)

# 2.数据归一化
# MaxAbsScaler根据最大值的绝对值进行标准化。假设某列原数据为x，则新数据为x/|max|
# 可以保证特征数据缩放到区间[-1,1]
max_abs_scaler = preprocessing.MaxAbsScaler()  # 注册一个预处理对象
sizeOfOne_data = max_abs_scaler.fit_transform(data)  # fit_transform(X[, y])	适合数据，然后转换它。
print(sizeOfOne_data)